선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 승법잡음모형을 적용하는 경우 변환된 자료를 이용한 통상적인 통계분석 과정을 통해 원자료의 평균과 분산 등을 포함한 주요 통계를 얻을 수 있는 승법잡음모형 적용 방안을 제시한다. 또한 이런 기법을 적용함에 있어서 다양한 잡음 발생 분포에 따른 승법잡음모형의 효율성을 비교하기 위해 신뢰구간 및 성향점수 개념을 토대로 한 자료의 유용성(data utility) 척도를 활용해 잡음생성 분포의 차이에 따른 효과를 살펴본다.
- 또한 2개 이상 변수를 대상으로 승법잡음모형을 동시에 적용하는 경우 원자료에서의 변수간의 상관관계가 유지되기 위해서는 어떤 측면이 잡음생성 과정에서 고려될 필요가 있는지 추가적으로 검토한다. 본 연구에서는 제시된 방안이 실제로 작동할 수 있는 유효한 방법임을 확인하기 위해 통계청의 가계조사자료를 이용한 모의실험을 통해 제시된 방법의 효과를 확인하기로 한다.
- 본 연구에서는 우선 2절에서 기존 승법잡음모형이 갖고 있는 한계를 극복하기 위한 새로운 승법잡음모형 자료변환 방법을 제시한다. 3절에서는 마스킹자료의 유용성 평가를 위한 척도를 소개하고, 4절에서는 우리나라 가계조사자료를 이용한 모의실험을 통해 제시된 승법잡음모형을 토대로 한 추가적인 변환 과정의 적절성을 평가하고, 자료의 유용성과 함께 상관관계 유지를 위한 승법잡음모형의 적용방법에 대해 살펴본다.
- 참고로 Kim (1986)은 가법잡음모형을 이용하는 경우, 가법잡음모형을 그대로 사용하게 되면 원자료 보다 마스킹자료의 분산이 커지게 된다는 점을 고려해, 마스킹자료와 원자료의 평균과 분산이 같아지도록 가법잡음 변수의 선형변환방법을 제안하였다. 하지만 승법잡음모형에 대해서는 이런 변환방법이 아직 개발되어 있지 않다는 점을 고려해, 본 연구에서는 식 (2.4)의 변수변환방법을 제시하고, 새로운 변환방법의 적절성을 검토해 보고자 한다.
- 따라서 승법잡음모형의 적절성을 평가함에 있어서도 노출위험을 얼마나 줄일 수 있는지와 함께 자료의 유용성이 함께 고려되어야 한다. 실제 노출조절기법의 자료의 유용성을 평가하기 위해서 다양한 척도들이 제시되고 있으며, 본 연구에서는 최근 개발된 자료 유용성 척도를 기준으로 가계조사자료를 이용한 모의실험을 통해 잡음분포에 따른 효과를 비교해 보기로 한다.
- 또한 제시된 변환 방법에 따른 승법잡음모형을 적용하는 경우 잡음생성 분포에 따른 효율성 비교를 위해 자료 유용성 측면에서 잡음분포 가정에 따른 차이를 분석한다. 마지막으로 2개 변수에 대해 승법잡음모형 기법을 적용하는 경우 두 변수들 간의 상관관계를 유지하기 위해서는 승법잡음모형 적용 과정에서 어떤 점이 추가적으로 고려되어야 하는지 살펴보기로 한다.
- 따라서 두 개 이상의 변수들을 대상으로 승법잡음 변수 변환 방법을 적용하는 경우 두 변수들 간에 상관관계가 유지될 수 있도록 하기 위해서는 어떤 측면이 고려되어야 하는지 검토해 보기로 한다. 여기서는 2개 이상의 변수를 대상으로 다음 4가지 승법잡음 적용 방법을 비교해 본다.
- 본 연구에서는 승법잡음모형을 토대로 한 마스킹자료 생성을 위해 추가적인 변수변환 과정을 통해 기존의 승법잡음모형 관련 연구와는 달리 원자료의 평균과 분산이 마스킹 자료에서도 그대로 유지될 수 있는 노출조절기법을 제시했다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.